完整教程：一篇最全Python 爬虫超详细讲解（零基础入门，适合小白）

一篇最全Python 爬虫超详细讲解（零基础入门，适合小白）

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摘要

对于很多刚入门 Python 的小白来说，爬虫 ️是最能快速产生成就感的项目之一。
从爬取网页数据，到自动提取文本、图片、视频，最后存入 Excel 或数据库——整个过程既有趣又实用。
本文将以通俗易懂的方式带你从零开始掌握爬虫的基础与进阶技巧，包含完整流程图、代码示例、库对比表格和实战案例。

文章目录

• 一篇最全Python [爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)超详细讲解（零基础入门，适合小白）
• • 摘要
  • 一、[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)的基本流程
  • • 流程分解说明
  • 二、常用[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)库与功能对比
  • 三、简单[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)示例（从零开始）
  • 四、[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)的分类
  • • 1️⃣ 静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)（最常见）
    • 2️⃣ 动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)（需渲染页面）
    • 3️⃣ 接口型[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)（最稳定）
  • 五、[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)常见问题及解决方案
  • 六、保存数据
  • • ✅ 保存为 CSV
    • ✅ 保存为 Excel
    • ✅ 保存到数据库
  • 七、总结与拓展
  • • 温馨提示
    • ✍️ 作者

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一、爬虫的基本流程

Python 爬虫其实是模仿浏览器访问网页，然后解析返回的数据的过程。
典型的爬虫流程如下：

简单理解：
“爬虫就是一台自动访问网站、识别内容并保存下来的机器人。”

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流程分解说明

步骤	名称	说明
1	发起请求	使用 requests 或 aiohttp 模拟浏览器请求网页
2	获取响应	服务器返回网页 HTML 文本或 JSON 数据
3	内容解析	使用 BeautifulSoup、lxml、json 解析网页结构
4	数据提取	使用 XPath、CSS Selector、正则表达式提取目标字段
5	数据存储	保存到 CSV、Excel、MongoDB、MySQL 等

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二、常用爬虫库与功能对比

库名称	功能简介	优点	适合场景
requests	发送网络请求	简单易用	入门级爬虫
BeautifulSoup	解析 HTML	易读性好	静态网页解析
lxml	高性能解析	快速稳定	大规模数据提取
Scrapy	爬虫框架	模块化强	中大型项目
selenium	模拟浏览器操作	能执行 JS	动态网页爬取
aiohttp	异步请求	并发高	海量网页采集
re	正则匹配	通用工具	提取特定文本内容

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提示：
如果你刚开始学习，建议先从 requests + BeautifulSoup 组合入手，再慢慢过渡到框架类爬虫。

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三、简单爬虫示例（从零开始）

下面是一个最简单的网页爬虫实例，用于获取百度首页标题

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.baidu.com"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)"
}
# 1. 发起请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 2. 获取网页内容
html = response.text
# 3. 解析HTML
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 4. 提取标题
title = soup.title.string
print("网页标题：", title)

运行结果：

网页标题： 百度一下，你就知道

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四、爬虫的分类

Python 爬虫大致可以分为以下几类

1️⃣ 静态爬虫（最常见）

• 网页内容直接返回 HTML，不需要额外执行 JavaScript。
• 示例网站：博客、新闻网站、API 文档。

2️⃣ 动态爬虫（需渲染页面）

• 页面内容由 JavaScript 动态生成，需要 selenium 或 playwright 等工具加载。

stateDiagram-v2
    [*] --> 静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)
    静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492) --> 动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492): 遇到JS渲染
    动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492) --> 模拟登录
    模拟登录 --> 接口分析
    接口分析 --> [*]

3️⃣ 接口型爬虫（最稳定）

• 直接分析浏览器请求接口，抓取 JSON 数据而非 HTML。
• 速度快、结构清晰，是现在主流方式。

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五、爬虫常见问题及解决方案

问题场景	原因	解决方法
请求403被拒绝	反爬机制检测UA	添加 headers 模拟浏览器
页面内容不全	动态渲染	使用 selenium 或 API 接口
中文乱码	编码错误	指定 response.encoding='utf-8'
数据重复	未去重	用集合或数据库唯一索引过滤
访问过快被封IP	请求频率过高	使用 time.sleep() 或代理池

⚠️ 温馨提醒：
请遵守目标爬虫网站的 robots.txt 协议，避免非法爬取敏感数据。

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六、保存数据

常见的三种保存方式如下

✅ 保存为 CSV

import csv
data = [["标题", "链接"], ["百度", "https://www.baidu.com"]]
with open("data.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(data)

✅ 保存为 Excel

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=["标题", "链接"])
df.to_excel("data.xlsx", index=False)

✅ 保存到数据库

import pymysql
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="spider_db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO websites(title, url) VALUES (%s, %s)", ("百度", "https://www.baidu.com"))
conn.commit()

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七、总结与拓展

总结一句话：
“写爬虫的过程，就是不断理解网页结构、观察数据规律、规避反爬策略的过程。”

模块	技能点	难度
requests	请求网页	⭐
BeautifulSoup	HTML解析	⭐⭐
selenium	模拟浏览器	⭐⭐⭐
scrapy	大型爬虫框架	⭐⭐⭐⭐
aiohttp	异步并发	⭐⭐⭐⭐

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温馨提示

更多Bug解决方案请查看==>全栈Bug解决方案专栏https://blog.csdn.net/lyzybbs/category_12988910.html

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✍️ 作者

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